遙感圖像中存在大量的城市道路,這些城市道路是連接各區(qū)域的關(guān)鍵通道,同時它也是目標地區(qū)重要設(shè)施的連接,在軍事和民用中有著舉足輕重的地位。因此如何快速識別出遙感圖像中的城市道路具有較強的實際意義。本文主要從遙感圖像中提取城市中的主干道路為研究目標,對多源遙感圖像進行預(yù)處理后做閾值化處理,然后進行霍夫直線檢測得到城市主干道路的線性特征,通過提取霍夫直線特征的方法,識別城市主干道路。針對遙感圖像,本文首先進行去噪及小波邊緣檢測預(yù)處理,對預(yù)處理后的圖像進行閾值化,再結(jié)合道路的連通性識別道路。經(jīng)過預(yù)處理后做閾值分割,提取主干道路的直線線性特征,同時進行超像素分割,依據(jù)道路灰度值特點,得到潛在道路的像素塊,同時結(jié)合超像素分割中道路灰度值信息,得到超像素分割后像素塊的潛在道路區(qū)域。將連續(xù)的潛在道路像素塊鏈接起來,最終提取道路信息,實現(xiàn)城市道路識別。通過本文的遙感圖像城市道路Hough線性檢測和像素塊特征以及連通性進行城市道路識別實驗表明該方法可以識別城市主干道路。
【學(xué)位單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：TP751
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 遙感圖像道路識別的研究現(xiàn)狀
    1.3 遙感圖像特性分析
    1.4 研究內(nèi)容及論文安排
第二章 城市道路特征提取方法及SAR圖像道路識別方法
    2.1 特征提取方法
        2.1.1 形狀特征提取方法
        2.1.2 圖像分割處理
        2.1.3 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理
    2.2 多光譜圖像的特征提取方法
        2.2.1 多光譜圖像預(yù)處理
        2.2.2 多光譜圖像分割
        2.2.3 多光譜圖像的特征提取
        2.2.4 常用的邊緣特征
    2.3 SAR圖像道路識別方法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 一種改進霍夫變換的多光譜、全色圖像道路識別方法
    3.1 霍夫變換方法
    3.2 基于概率的霍夫直線特征提取算法
    3.3 實驗結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于超像素的多光譜、全色圖像城市道路識別方法
    4.1 基于超像素分割的方法
    4.2 基于像素塊特征的道路提取方法
    4.3 圖像灰度值特征計算
    4.4 實驗結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 城市主干道路識別設(shè)計與實現(xiàn)
    5.1 城市主干道路識別系統(tǒng)分析
        5.1.1 城市主干道路識別系統(tǒng)可行性分析
        5.1.2 城市主干道路識別系統(tǒng)需求分析
    5.2 改進霍夫變換的城市道路模塊
    5.3 基于超像素的像素塊灰度值特征提取潛在道路模塊
    5.4 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 主要工作內(nèi)容
    6.2 研究展望
參考文獻
在學(xué)期間的研究成果
致謝

【參考文獻】

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本文編號：2847033